00:09官方一手AWS Machine Learning Blog@Sudhir Schar精选ZS构建了安全加固的Amazon SageMaker平台,平衡了开发者敏捷性与医疗级治理。该平台每天服务1,000多名活跃用户,跨越200多个SageMaker领域。平台专为医疗行业设计,确保数据安全与合规性。AI产品Amazon SageMakerZS医疗级安全推荐理由:ZS用Amazon SageMaker打造了医疗级安全分析平台,每天服务千名用户,兼顾敏捷与治理。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon SageMaker
00:31官方一手AWS Machine Learning Blog@Victor WangDeepgram为Amazon SageMaker AI提供两项新功能,将计费、使用和每GPU指标直接集成到用户自己的Amazon CloudWatch账户中,解决自托管语音AI的可观测性难题。AI产品DeepgramAmazon SageMakerAI可观测性推荐理由:Deepgram新功能让SageMaker用户更方便地监控AI资源使用情况,提升成本管理效率。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deepgram
00:51官方一手AWS Machine Learning Blog@Bobby Lindsey精选SageMaker Python SDK v3 重构脚本模式,统一 ModelTrainer 和 ModelBuilder 类。文章通过两个示例展示如何使用 SourceCode 在运行时同步本地代码到容器中,无需重建 Docker 镜像。AI产品Amazon SageMakerSDK v3脚本模式推荐理由:Amazon SageMaker SDK v3 引入了脚本模式,方便用户使用自己的模型,无需重建 Docker 镜像,提高迭代效率。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon SageMaker
00:33官方一手AWS Machine Learning Blog@Dan FergusonAmazon SageMaker Python SDK v3在notebook中直接提供生成式AI推理推荐。用户可对现有端点运行基准测试,获得基于实际数据的部署建议。随后无需离开notebook即可部署推荐配置。该功能集成于Amazon SageMaker AI。AI产品Amazon SageMakerPython SDKAWS推荐理由:AWS把LLM优化搬进了SageMaker的notebook,跑完基准测试直接给你部署建议,不用再手动调参了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon SageMaker
23:56官方一手AWS Machine Learning Blog@Sandeep Raveesh-Babu精选本文介绍NVIDIA Nemotron 3架构的特点,并详细演示如何通过Amazon SageMaker AI的无服务器定制功能进行微调。步骤涵盖在SageMaker Studio中配置环境、加载Nemotron 3模型、调整超参数并启动训练。该方法无需管理服务器资源,支持高效迭代模型。技巧NVIDIANemotron 3Amazon SageMaker7 个信源在谈事件专题推荐理由:想无服务器微调NVIDIA Nemotron 3?AWS官方教程手把手教你用SageMaker Studio搞定。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
23:03官方一手AWS Machine Learning Blog@Amaan Babul精选Cara利用Amazon Bedrock和Amazon SageMaker构建了面向企业保险经纪的领域特定AI平台。该平台通过微调基础模型,实现了对保险条款的精准理解和文档自动处理。Cara已为多家经纪公司部署,将重复性文档工作自动化,并提升了风险分析效率。这一方案在保证数据安全的同时,显著降低了人工成本。AI产品CaraAWSAmazon Bedrock推荐理由:Cara结合AWS造了保险经纪专用AI,能自动看保单、做分析,省时省力,适合行业公司试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cara